matlab2018b中fitcsvm函数

fitcsvm函数是MATLAB中用于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器的函数。SVM是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。fitcsvm函数用于训练一个SVM分类器模型。

fitcsvm函数的基本语法如下：
SVMModel = fitcsvm(X,Y)

其中，X是训练样本的特征矩阵，Y是训练样本的标签向量。函数会根据提供的训练数据自动选择合适的SVM模型，并返回训练好的模型SVMModel。

fitcsvm函数还可以通过许多参数进行进一步的定制。例如，可以指定不同的SVM类型、核函数类型、正则化参数等。可以使用'KernelFunction'参数来指定使用的核函数类型，包括线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。可以使用'BoxConstraint'参数来指定正则化参数，该参数控制分类器对训练样本的拟合程度。

通过fitcsvm函数训练好的SVM模型可以用于对新的样本进行分类或回归预测。例如，可以使用predict函数对新的样本进行预测。可使用crossval和fitclinear函数进行交叉验证和参数优化。同时，还可以通过scoreSVMModel函数获取分类结果的置信度分数。

总的来说，fitcsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机分类器模型的重要函数，其提供了丰富的参数选项和功能，可用于处理各种分类问题。